由达睿供应链管理咨询DRiSCM与ACE Events共同举办的《供应链创新发展与变革转型2021年度杰出企业案例评选》已圆满落幕。这些杰出企业案例向大家展现了供应链管理的最新发展的新趋势，同时也体现了他们勇于变革和不断超越自我的精神。达睿公众号将于近期陆续发布这些案例供广大的企业与同行参考借鉴。

  联想是一家年营业额超过3500亿元人民币的全球化、多元化的中国企业。服务全球180多个国家和地区，累计服务超过10亿用户，在2021年《财富》世界500强排名中位列第159名。联想全球供应链在Gartner发布的《2021年全球供应链25强》榜单中，位列第16。

  联想全球供应链致力于打造高效协同的一体化平台，通过新品导入、采购、计划、制造、物流、交付、质量管理等各个职能部门支持公司个人电脑及智能设备、移动电子设备以及数据中心业务，为全球各地客户实现产品与服务的全面支持。

  在数字变革趋势下，联想全球供应链是联想集团智能化变革的先锋，明确制定了长期愿景，即通过在全世界内提供无与伦比的产品及客户体验，成为公司可持续发展与智能化成长的引擎。

  新时代下，联想供应链正在面对的是更多样化的客户的真实需求，更复杂的产品，以及对更高效和更敏捷的供应链运营和服务的强烈诉求。然而联想作为一家全球化运营的跨国公司，管理着极其庞大且复杂供应链网络，高效和敏捷的难度超乎想象。这不仅意味着联想供应链管理必须更及时的了解遍布世界各地的供应链所有的环节的运作情况，同时还必须更快速的做出决策；在决策之后，还要精准驱动供应链各个节点之间的供需匹配，保证物料供应与生产的高效衔接，物流配送与订单履行的完美达成。

  然而，随着供应链生态中从供应商到消费的人等主体间关系日益复杂，联想供应链的内部运营以及生态体系之间信息渠道频频出现交流不畅，“信息孤岛”问题日渐突出。同时，协同运作的模式也对问题决策提出更高要求，不仅要实现单一职能部门最优或某一公司利益最大，还应该要考虑整个生态体系内合作伙伴的集体最优。而传统的决策方式已经没办法满足这种要求，智能解决方案应运而生。

  联想集团全球供应链为逐步提升整体运营效率和精准度，提升客户交付体验和满意度，自主研发设计了联想供应链智能控制塔。该项目自2017年启动伊始，就得到联想管理层的格外的重视和全力支持，调配最优秀的联想内部人才资源参与推动， 包括全球供应链团队，联想研究院团队、开发团队、企业数字化转型团队等。联想供应链智能控制塔（SCI- Supply Chain Intelligence）通过构建数据驱动的智能供应链生态体系，基于供应链的发展提供实时数据、智能分析和决策参考，为供应链实现智能运营转型赋能。

  联想供应链智能控制塔作为全球供应链的智能大脑和指挥中心，负责监控和指导端到端的供应链活动，使之成为协同、一致、敏捷和需求驱动的供应链。它为联想全球供应链及其合作伙伴（包括生态圈内供应商、合同制造商、第三方物流供应商等）提供端到端的整体可见性、近乎实时的大数据运营分析、并应用AI、机器学习等技术进行运营重点问题的决策建议和仿真模拟，辅助供应链管理者做出决策，从而更好的服务终端客户。

  首先，打破“信息孤岛”，实现供应链生态体系内业务运作信息的数字化，并实时共享。打造数字化联想供应链智能控制塔，业务数据化是基础，数据价值化是核心，利用联想供应链智能控制塔实现数据的价值变现，通过结果化管理的方式达成数据的查询、统计和最终效益分析的目的。每一环节的异常都能第一时间反馈到所有相关前后端，提高流程处理效率、市场响应速度以及缩短供应周期，让供应链为定制化产品的普及提供了可能性。

  其次，利用机器学习、人工智能等技术方法，充分挖掘数据资产价值，模拟决策分析场景，辅助管理者决策，并从事件和反应中自主学习并矫正。联想供应链智能控制塔利用数据建模、数据计算、数据分析形成知识积累，实现管理智能化和服务智能化。运用业务分析决策旅程，提炼核心业务场景并细化业务流程和分析步骤，以此来实现全旅程可视化。在提供分析洞察的同时帮助管理者定位问题，并提供缘由分析及解决方案建议，辅助业务决策和流程优化。

  最后，事件自动化闭环管理。建立事件管理中心，进行风险预测、警报/异常管理，当影响相关KPI的事件发生或即将发生时，供应链控制塔发出警报，并针对异常事件进行溯源分析，通过风险分析和响应管理，告知供应链管理者当前状态的原因，以及未来潜在影响，并基于具体事件做实时追踪，全程管控。

  联想供应链智能控制塔以客户为中心，构建包括计划、采购、制造、物流、质量、服务等环节的一体化协同，力求在供应链生态体系内实现全面运营最优化方案运作，提升整体运作效率。

  联想供应链智能控制塔与供应链的内部/外部系统的数据来进行实时连接，全链路可见：包括联想内部各个交易系统，和来自供应商、制造商、物流合作商以及外部风险分析数据（譬如政治、经济、气候、灾害等数据）等进行数据集成、数据模型标准化、数据安全管控、数据资产管理等，最终在供应链智能控制塔展示平台上通过仪表盘、分析报告、风险预警等功能模块中实现实时可见。

  基于获取的实时数据对事件进行深度分析。利用人工智能，机器学习等先进的技术的供应链优化模型进行模拟，基于历史数据预测未来需求；针对异常事件进行根源分析，通过风险分析和响应管理，告知供应链管理者当前状态的原因，以及未来潜在影响，进而提出优化供应链运营效率的指导方案和决策性建议。

  基于智能分析层所提供的决策意见，模拟仿真采取不同的决策建议下所带来的业务影响，进而支持运营决策；并对决策问题和采取的方案做累计综合分析以提供业务流程管理优化建议，不断总结、学习、再优化，最终实现平台的自我学习和修正，达到业绩持续改善。

  联想智能控制塔的设计思路和具体解决方案融合了联想供应链的知识积累和管理经验，希望能够通过数字化、智能化的手段将供应链解决方案以智能产品的方式对外赋能，同供应链合作伙伴一起一同推动、提升供应链行业的整体智能化水平。

  对于供应链来讲，订单的管理直接影响到计算机显示终端对于品牌的信任和依赖，因此客户订单管理对于每个公司而言都特别的重要。订单管理就是对订单整个生命周期的管理，包括订单创建、信用调整、生产制造、物流运输、客户签收、发票生成。对外需要提供实时有效的共享订单状态，响应客户的诉求，进而达到客户满意。由于不同团队在沟通中使用邮件、报表等多种方式，点对点的线性沟通不仅耗时、耗力，效率不高，同时数据的实时性得不到保障。针对这一痛点，供应链智能控制塔结合订单自动化解决方案，探索出了订单可视化的方法，创建订单追踪中心和自动化解决方案。

  订单可视化主要解决针对企业内部销售和管理人员，特别是解决催单或者订单延迟情况。可即时在平台上查询到延迟原因以及目前负责人，加速订单履约。创建订单追踪中心和自动化解决方案主要是通过订单系统通过系统集成，基于事先制定的规则，自动完成订单初步创建，同时支持不一样的区域，不同计算机显示终端类型的订单查询需求。业务可以基于自己需求设定进行订单的实施追踪，人机工作协同，完成订单修改工作，从而大幅度提升运营效率。

  在复杂多变的市场环境下，企业如何及时准确感知市场需求并快速应对，对企业的供应链管理是一个巨大挑战。在需求驱动下的供应链管理流程中，需求管理是整一个流程的起始点，而基于需求预测的计划管理始终是供应链管理的关键命题。供应链智能控制塔基于交易系统数据输入，自动更新基于区域和类型维度的产品供应，需求和出货量数据，同时提供关键物料分配结果。可供销售的产品清单和需求调整建议，从需求到供应的全链条视角，辅助管理层及时了解业务实际运作情况，指导决策制定。其次，通过核心部件需求与供应的差异分析，基于订单的消耗量，提供交付周期内的总体需求趋势，揭示关键物料需求与供应差距的最终的原因，为业务采取下一步行动提供指导建议。

  在供应链管理视角下，构建符合制造企业业务流程的内控体系，不仅能提高企业运营管理效率，还能提升供应链的抗风险能力。由于产品特性，电子科技类产品零件难以统一管理，这不仅造成了当前货物管理的困难，而且对后续的生产也有负面影响。供应链智能控制塔通过辅助精细化管理存货业务流程，实现数据信息共享，包括提供区域，类型和自有工厂，代工厂维度的整机和部件库存数量及金额，提前盘点并分析库存趋势、供应天数，自动计算库存健康情况及老化库存体量。针对呆滞物料，提供部件级别库存状态分配规则或未来预测比率，辅助业务开展定期的、全面的科学分析，及时反馈库存积压、工程余料情况。与此同时，供应链智能控制塔进一步强化库存管理内控流程，及时来更新或审核信息化系统平台上的相关信息，设定风险预警指标，帮助业务建立有明确的目的性的风险预警机制，配合设计和采购端平库利库。

  授权使用用户涵盖供应链90%以上的职能部门，超过 40% 的联想供应链员工每天都使用供应链智能控制塔进行工作，75%的主要供应商与90%的 ODM 合作伙伴通过我们的供应商协作门户与供应链智能控制塔建立业务联系；

  实现供应链端到端的全价值链覆盖，透明的数据使得决策时间缩短50%-60%，工作流程自动化程度提高，工作效率提升10%-20%；

  订单及时交货率提升5%以实现用户的订单需求，更好地服务全球客户，同时将库存控制保持在行业领先水平；

  联想供应链智能控制塔作为全球供应链的智能大脑和指挥中心，影响力在一步步拓展，从业务运营中心，到供应链生态系统管理中心，最后到智能决策中心。在关注供应链领域运营的同时，始终以提升客户满意程度为目标，同合作伙伴共同提升整体运营效率。

  联想供应链智能控制塔在关注产品质量、效率、成本、交期的同时，更加重视客户从购买到使用的全流程、全生命周期体验。通过对消费的人相关数据分析，洞察消费者行为和产品体验，为广大购买的人提供更好的服务。以消费者需求洞察为起点，提高消费者体验是终点。

  依据业务运作数据来进行分析，并将不断出现的问题做分类汇总，进而修正提升整个运作流程和管理策略，同时实现决策执行自动化，打造实际做到人机结合的智能运作体系。